Изкуственият интелект не е просто лъскави модели или говорещи асистенти, имитиращи хора. Зад всичко това стои планина - понякога океан - от данни. И честно казано, съхранението на тези данни? Именно там нещата обикновено се объркват. Независимо дали става въпрос за конвейери за разпознаване на изображения или за обучение на гигантски езикови модели, изискванията за съхранение на данни за ИИ могат бързо да излязат извън контрол, ако не ги обмислите добре. Нека разгледаме защо съхранението е такъв звяр, какви опции има на масата и как можете да жонглирате с разходи, скорост и мащаб, без да се изчерпите.
Статии, които може да ви харесат след тази:
🔗 Наука за данните и изкуствен интелект: Бъдещето на иновациите
Проучване как изкуственият интелект и науката за данните движат съвременните иновации.
🔗 Изкуствен течен интелект: Бъдещето на изкуствения интелект и децентрализираните данни
Поглед върху децентрализираните данни за изкуствен интелект и нововъзникващите иновации.
🔗 Управление на данни за инструменти с изкуствен интелект, които трябва да разгледате
Ключови стратегии за подобряване на съхранението и ефективността на данни с изкуствен интелект.
🔗 Най-добрите инструменти с изкуствен интелект за анализатори на данни: Подобряване на вземането на решения за анализ
Най-добрите инструменти с изкуствен интелект, които подобряват анализа на данни и вземането на решения.
И така… Какво прави съхранението на данни с изкуствен интелект добро? ✅
Не става въпрос само за „повече терабайти“. Истинското, съвместимо с изкуствен интелект съхранение се състои в това да бъде използваемо, надеждно и достатъчно бързо както за тренировъчни цикли, така и за натоварвания, свързани с извод.
Няколко отличителни белези, които си струва да се отбележат:
-
Мащабируемост : Прескачане от гигабити към платени банки (GB) без пренаписване на архитектурата.
-
Производителност : Високата латентност ще изтощи графичните процесори; те не прощават затруднения.
-
Излишък : Снимки, репликация, версии - защото експериментите се провалят, както и хората.
-
Ефективност на разходите : Правилното ниво, правилният момент; в противен случай сметката се промъква неочаквано като данъчна ревизия.
-
Близост до изчисления : Поставете хранилището до графичните процесори/телескопичните процесори или наблюдавайте как доставката на данни се ограничава.
В противен случай е все едно да се опитваш да караш Ферари на гориво за косачка за трева - технически то се движи, но не за дълго.
Сравнителна таблица: Често срещани възможности за съхранение за изкуствен интелект
| Тип съхранение | Най-добро прилягане | Цена Бейзболен стадион | Защо работи (или не) |
|---|---|---|---|
| Съхранение на обекти в облака | Стартъпи и средни предприятия | $$ (променлива) | Гъвкав, издръжлив, идеален за езера от данни; внимавайте за таксите за изход + попаденията на заявките. |
| Локални NAS устройства | По-големи организации с ИТ екипи | $$$$ | Предвидима латентност, пълен контрол; първоначални капиталови разходи + текущи оперативни разходи. |
| Хибриден облак | Настройки, изискващи голямо съответствие | $$$ | Комбинира локална скорост с еластичен облак; оркестрацията добавя главоболие. |
| Изцяло флаш масиви | Изследователи, обсебени от Perf | $$$$$ | Абсурдно бързи IOPS/производителност; но общите разходи за притежание (TCO) не са шега работа. |
| Разпределени файлови системи | Разработчици на изкуствен интелект / HPC клъстери | $$–$$$ | Паралелен вход/изход в сериозен мащаб (Lustre, Spectrum Scale); оперативната тежест е реална. |
Защо нуждите от данни, свързани с изкуствен интелект, нарастват драстично 🚀
Изкуственият интелект не просто трупа селфита. Той е ненаситен.
-
Обучителни набори : Само ILSVRC на ImageNet пакетира ~1,2 милиона етикетирани изображения, а специфичните за домейна корпуси отиват далеч отвъд това [1].
-
Версиониране : Всяка промяна - етикетиране, разделяне, допълване - създава друга „истина“.
-
Стрийминг входове : Визуализация на живо, телеметрия, сензорни данни… това е постоянен пожарен маркуч.
-
Неструктурирани формати : текст, видео, аудио, лог файлове - много по-обемисти от подредените SQL таблици.
Това е бюфет с неограничена консумация, а моделът винаги се връща за десерт.
Облак срещу локална среда: Безкрайният дебат 🌩️🏢
Облакът изглежда изкушаващ: почти безкраен, глобален, с плащане при ползване. Докато фактурата ви не покаже такси за изход - и изведнъж „евтините“ ви разходи за съхранение започват да съперничат на разходите ви за изчисления [2].
От друга страна, локалната архитектура дава контрол и изключително стабилна производителност, но също така плащате за хардуер, захранване, охлаждане и хора, които да се грижат за стелажите.
Повечето екипи се задоволяват с хаотичния среден вариант: хибридни конфигурации. Дръжте горещите, чувствителни, високопроизводителни данни близо до графичните процесори и архивирайте останалите в облачни слоеве.
Разходите за съхранение, които се промъкват 💸
Капацитетът е само повърхностният слой. Скритите разходи се натрупват:
-
Преместване на данни : Копиране между региони, трансфери между облаци, дори изход на потребителите [2].
-
Излишък : Следването на 3-2-1 (три копия, два носителя, един извън обекта) заема място, но спасява положението [3].
-
Захранване и охлаждане : Ако проблемът е в шкафа ви, значи проблемът е в топлината.
-
Компромиси със забавянето : По-евтините нива обикновено означават скорости на възстановяване след ледникови условия.
Сигурност и съответствие: Тихи прекъсвачи на сделките 🔒
Регламентите могат буквално да диктуват къде се намират байтовете. Съгласно GDPR на Обединеното кралство , преместването на лични данни извън Обединеното кралство изисква законни маршрути за трансфер (SCC, IDTA или правила за адекватност). Превод: вашият дизайн за съхранение трябва да „познава“ географията [5].
Основни неща за печене от първия ден:
-
Криптиране - както по време на почивка, така и при пътуване.
-
Достъп с най-малки привилегии + одитни следи.
-
Премахнете защити като непроменимост или заключване на обекти.
Пречки в производителността: Латентността е тихият убиец ⚡
Графичните процесори не обичат да чакат. Ако паметта се забавя, те са преувеличени претоплящи устройства. Инструменти като NVIDIA GPUDirect Storage премахват посредника на процесора, като прехвърлят данни директно от NVMe към паметта на графичния процесор - точно това, от което копнее обучението на големи партиди [4].
Често срещани поправки:
-
NVMe изцяло флаш памет за „горещи“ тренировъчни шардове.
-
Паралелни файлови системи (Lustre, Spectrum Scale) за многовъзлова пропускателна способност.
-
Асинхронни зареждащи програми с разделяне + предварително извличане, за да се предотврати празен ход на графичните процесори.
Практични стъпки за управление на AI съхранението 🛠️
-
Разпределение на нива : Горещи шардове на NVMe/SSD; архивиране на остарели комплекти в обектни или студени нива.
-
Дедупация + делта : Запазете базовите стойности веднъж, запазете само разликите + манифестите.
-
Правила за жизнения цикъл : Автоматично ниво и изтичане на стари резултати [2].
-
3-2-1 устойчивост : Винаги съхранявайте множество копия, на различни носители, като едното е изолирано [3].
-
Инструментация : Пропускателна способност на проследяване, латентности на p95/p99, неуспешни четения, изход по натоварване.
Бърз (измислен, но типичен) случай 📚
Екип, специализиран в разработването на визуални решения, започва с ~20 TB в облачно обектно хранилище. По-късно те започват да клонират набори от данни в различни региони за експерименти. Разходите им се увеличават драстично - не от самото хранилище, а от изходящия трафик . Те преместват „горещите шардове“ в NVMe близо до клъстера на графичните процесори, запазват канонично копие в обектно хранилище (с правила за жизнения цикъл) и закрепват само необходимите им образци. Резултат: Графичните процесори са по-натоварени, сметките са по-ниски и хигиената на данните се подобрява.
Планиране на капацитета на базата на първоначалните разходи 🧮
Груба формула за оценка:
Капацитет ≈ (Суров набор от данни) × (Фактор на репликация) + (Предварително обработени / допълнени данни) + (Контролни точки + Регистрационни файлове) + (Гранй на безопасност ~15–30%)
След това, проверете разумно за пропускателна способност. Ако зареждащите устройства на възел се нуждаят от ~2–4 GB/s поддържана скорост, тогава ще се насочите към NVMe или паралелни файлови системи за „горещи пътища“, като обектното съхранение е основната идея.
Не става въпрос само за космос 📊
Когато хората казват изисквания за съхранение на ИИ , те си представят терабайти или петабайти. Но истинският трик е балансът: цена срещу производителност, гъвкавост срещу съответствие, иновации срещу стабилност. Данните от ИИ няма да се свият скоро. Екипите, които рано интегрират съхранението в дизайна на моделите, избягват да се удавят в блатата от данни - и в крайна сметка се обучават по-бързо.
Референции
[1] Русаковски и др. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — мащаб и предизвикателство на набора от данни. Връзка
[2] AWS — Amazon S3 Ценообразуване и разходи (пренос на данни, изход, нива на жизнения цикъл). Връзка
[3] CISA — 3-2-1 консултация за правилата за архивиране. Връзка
[4] NVIDIA Docs — Преглед на GPUDirect Storage. Връзка
[5] ICO — Правила на Обединеното кралство за GDPR относно международния трансфер на данни. Връзка